论文 | 基于 Hessian 矩阵多尺度滤波的路面裂缝图像检测方法
作者 | 王 军 ， 孙慧婷， 姜 志， 何 昕期刊 | 计算机与应用时间 | 2016年6月该文中提出了使用多尺度抑制噪声和使用Hessian 矩阵提取裂缝的方法，最终实现了路面裂缝的分割。文章的方法整理架构：多尺度滤波：即使用不同尺寸的高斯滤波器对图像进行滤波，进而得到不同尺度（清晰度）的图像，其作用是抑制图像非重要的特征，
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2024-06-05 10:58:47
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基于多尺度特征融合的深度监督卷积神经网络路面裂缝检测导图和笔记资源下载三级目录# （外 Q1 2021）基于多尺度特征融合的深度监督卷积神经网络路面裂缝检测chap2 传统裂纹检测方法1）Traditional Image Process-Based Crack DetectionWavelet Transform小波转换将路面图像信号转换到频域，并设置适当的阈值用以划分裂纹的高频信号和非裂纹的
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2024-06-24 14:33:43
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基于opencv检测路面状况
原创
2021-07-19 10:55:10
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1、问题抛出某个词组在Elasitcsearch中的某个document中存在，就一定通过某种匹配方式把它搜出来。 举例：title=公路局正在治理解放大道路面积水问题。输入关键词:道路，能否搜索到这个document呢？ 实际应用中可能需要： 1）检索关键词”理解”、”解放”、”道路”、“理解放大”，都能搜出这篇文档。 2）
1.研究背景随着我国经济的不断繁荣，大中城市的建设也在突飞猛进地高速发展，城市圈也在已经不断扩大。为了缓解交通压力和保证出行的畅通，许多城市建设了不少的立交桥和下穿隧道。 近年来，由强降雨引起的城市下穿隧道及立交桥下低洼处存在大量积水的现象时有发生，且有愈演愈烈的趋势。在我国南方多雨的城市，积水有的竟然高达一米以上，且长时间不能及时排走，给人们的出行带来了很大的不便，严重时竟引发行人的死亡和失踪事
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2024-05-17 14:47:08
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本期我们将展示一种对路面类型和质量进行分类的方法及其步骤。为了测试这种方法，我们使用了我们制作的RTK数据集。
路面分类
该数据集[1]包含用低成本相机拍摄的图像，以及新兴国家常见的场景，其中包含未铺砌的道路和坑洼。路面类型是有关人或自动驾驶车辆应如何驾驶的重要信息。除了乘客舒适度和车辆维护以外，它还涉及每个人的安全。我们可以通过[2]中的简单卷积神经网络（CNN）结构来实现。
在这种方法
原创
2021-06-24 11:54:33
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、介绍二、具体实现1.quickdemo.cpp：2.quickdemo.h主函数main.cpp总结 前言车道检测案例，参考诸多csdn博主文章，得以写出，还有一些缺陷，希望大家可以改进并提出意见。一、介绍直接引入代码，部分注释在程序中解释。二、具体实现1.quickdemo.cpp：#include "quickd
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2024-03-11 10:20:55
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积水看似小问题便不加处理，等造成损失就追悔莫及。最近天气预报报出，在未来一周多的时间里，有部分的地区，将会有一半的时间都在降雨。降雨的情况一旦持续，若市内立交桥、隧道、低洼等地方形成道路积水，不仅会影响人们出行，还会增加交通事故发生的风险。积水监测系统就可以应用在这些路段。积水监测系统可以帮助市政管理部门整体把握整个城区内涝状况，进行及时排水调度。交通管理部门也能够通过积水监测系统了解积水区域交通
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2024-01-25 20:35:29
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基于深度学习的路面坑洞检测是一个使公路维护更高效和准确的重要技术。利用先进的深度学习算法，我们可以自动检测、识别并定位路面坑洞，确保交通安全，提升城市基础设施的维护管理效率。接下来，我将详细介绍如何通过具体的备份策略、恢复流程、灾难场景分析、工具链集成、预防措施以及监控告警来保障这个深度学习项目的稳定性。
### 备份策略
在处理大规模数据时，备份是至关重要的一环。我们需要确保所有的模型、数据
一、系统架构设计 1. 功能模块划分 graph TD A[图像采集] --> B[预处理模块] B --> C[裂缝检测引擎] C --> D[特征提取] D --> E[分类识别] E --> F[结果可视化] F --> G[数据存储] 2. 硬件配置建议 模块 推荐配置 性能指标 图像采集 ...
1. 项目说明无论是水泥还是沥青路面，在通车使用一段时间之后，都会陆续出现各种损坏、变形及其它缺陷，这些我们统称为路面病害。如下图1所示。 图1路面病害示例 根据美国科氏公司的研究表明：一条质量合格的道路，在使用寿命75%的时间内性能下降40%，这一阶段称之为预防性养护阶段；如不能及时养护，在随后12%的使用寿命时间内，性能再次下降40%，从而造成养护成本大幅度的增加。本项目基于RDD20
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2024-05-13 13:06:05
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本期是关于路面语义分割方法的。因此，这里的重点是路面模式，例如：车辆行驶在哪种路面上或道路上是否有损坏，还有道路标记和减速带等等。 0.1 简介有时我们需要确定路面是青沥路面、鹅卵石路面亦或是未铺砌的路面？出于对驾驶员的安全以及车内人员的舒适性的考虑我们需要提前知道路面情况。为了实现这些目标，将使用卷积神经网络（CNN）进行路面的语义分割。CNN体系结构是U-NET [4]，该体系结构旨
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2023-12-11 13:30:13
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本文主要介绍如何使用YOLOv4 目标检测模型和 Darknet 框架来创建一个路面坑洞检测系统。
翻译
2022-08-06 00:30:27
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导读本文主要介绍如何使用 YOLOv4 目标检测模型和 Darknet 框架来创建一个路面坑洞检测系统。（公众号：OpenCV与AI深度学习）
背景介绍
高速行驶时，道路上的坑洼会变得非常危险。当汽车或车辆的驾驶员无法从远处看到坑洼并及时刹车或将汽车快速驶离时，情况更是如此。后面的动作对其他司机也同样危险。但是，如果我们使用深度学习和目标检测来检测前方远处的坑
原创
2022-10-18 15:30:51
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目录一、问题描述二、2023.7.18第二次更新（解决办法）三、结语一、问题描述：基于simulink的机电液三者（Adams、AMEsim、matlab/simulink）联合仿真，在simulink里面仿真时总是仿真到19%就停止仿真，报错。报错信息如下： 我的初步解决思路是： 1、三者联合仿真可能会出现代数环问题，于是在输出端加入了memory模块；如图： 2、AMEsi
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2024-07-19 22:20:30
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1、路基路基性能的主要指标：整体稳定性和变形量控制。2、垫层垫层主要设置在温度和湿度状况不良的路段上，以改善路面结构的使用性能。垫层的性能主要指标垫层宜采用砂、砂砾等颗粒材料。排水垫层应与边缘排水系统系统相连接，厚度宜大于150mm，宽度不宜小于基层地面的宽度。3、基层（1）基层是路面结构中的承重层，主要承受车辆荷载的竖向力，并把面层下传的应力扩撒到路基。且为面层施工提供稳定而坚定的工作面，控制或
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2024-07-17 13:21:59
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C# Onnx Yolov8 Detect 路面坑洼检测
原创
2023-12-15 09:29:28
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总分 205分T1 100分T2 95分T3 10分 T1：题目描述春春是一名道路工程师，负责铺设一条长度为 铺设道路的主要工作是填平下陷的地表。整段道路可以看作是 春春每天可以选择一段连续区间春春希望你能帮他设计一种方案，可以在最短的时间内将整段道路的下陷深度都变为 输入格式输入文件包含两行，第一行包含一个整
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2023-11-13 09:21:56
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前言随着城市化进程的不断推进，道路作为城市基础设施的重要组成部分，其健康状况直接关系到城市的运行效率和居民的出行安全。坑洼路面作为道路病害的一种常见形式，不仅影响行车舒适性，更可能导致交通事故，增加维护成本。因此，及时准确地检测并修复坑洼路面，对于保障道路交通安全、延长道路使用寿命、提升城市形象具有重要意义。传统的道路检测方法，如人工巡检和车载检测设备，存在效率低下、成本高昂、数据采集不全面等问题
这是路面裂缝、井盖、坑洼路面的标识数据集，使用labelimg标注，标签的格式是txt格式，适用于yolo目标检测系列所有版本训练数据集。数据集总共有9个类，已经划分好训练集和验证集。训练的配置参数信息如下nc: 9
names: ["Crack", "Manhole", "Net", "Pothole", "Patch-Crack", "Patch-Net", "Patch-Pothole",
